1.1 研究方法 

     传统VAR模型不能识别变量之间的非线性关系, 时变参数向量自回归模型 (TVP-VAR) 能够观测到各个变量在不同时间间隔、 特定时间点下的相互作用关系, 更能体现经济变量在时代背景下的特征。TVP-VAR 模型以结构向量自回归模型(SVAR) 为基础, 结构向量自回归模型 (SVAR)的计算公式如下。

     其中, 包含可观测变量yt , 系数矩阵A和F1 , Fs 以及结构冲击ut。假设矩阵A为下三角矩阵, 且主对角线均为1, 可以将上式写为递归形式, 即

     其中, Bi =A^-1F_i , i=1, 2, …s。定义 X_t =I_k (y_t-1 , …, y_t-s ), 为克罗内克乘积。模型可表示

     假定at = (a21 , a31 , a41 , …, ak,k-1 )为At 中下三角中的元素堆积向量, 对数随机波动率矩阵ht = (h1t , …ht ), 且对于所有的 j=1, …, k, t=s +1, …, n。设hjt =Inσ2 jt , 并且所有的参数服从随机游走过程, 即βt+1 =βt +μβt , αt+1 =αt +μαt , ht+1 =ht +μht。其中, βs+1 ~ N μβ0 , ∑β0 ( ∑α0 ), hs+1 ~ N μh0 , ∑h0 ( ) ) , αs+1 ~ N (μα0 ,。除此之外, 时变参数的冲击相互独立, 参数的协方差矩阵∑β、∑α和∑h都要求是对角矩阵并且参数β、α和h的先验分布为正态分布。先验值的设定、模型的具体抽样、估计过程参考Primiceri和 Nakajima等的研究。

1.2 变量设计 

     澳大利亚是世界上最大的煤炭出口国家, 本文选取澳大利亚纽卡斯尔港煤炭价格指数 (以下称NEWC)代表国际煤炭市场价格。我国煤炭资源是自西北地区经由铁路运输至港口, 再通过海运转运0至南方省份。以秦皇岛为代表的环渤海港口是重要的煤炭运输集散地, 其价格是煤炭市场形成的“风向标”, 因此环渤海动力煤价格指数(以下称BSPI) 能够代表国内煤炭市场价格。中国沿海电煤采购价格指数(以下称CECI) 是在2017年11月17日由中国电力企业联合会和中电传媒集团主办发布, 该指数能够客观反映我国沿海地区发电侧电煤采购价格, 变量设计见表1。以上数据选取2017年11月17日至2022年10月27日时间范围内的周频数据, 数据来源于Wind数据库。国际煤炭市场价格、国内煤炭市场价格、沿海电煤采购价格趋势如图1所示。

     首先看国际煤炭市场价格变化趋势。自2017年11月至2020年8月份, 全球经济形势疲软, 国际范围内煤炭需求低迷, 国际煤炭市场价格持续走低。2020年8月后, 受通货膨胀、全球煤炭供需结构变化、俄乌局势等多因素影响, 国际煤炭市场价格持续波动式上涨。国内煤炭市场价格受市场和政策双重调控, 长期以来波动幅度较小, 但沿海电煤采购价格波动频繁。2021年下半年, 第一是受“十三五”去产能影响, 煤炭供给量下降; 第二是疫情平稳, 国内经济逐渐恢复, 煤炭需求升高; 第三是进口煤缺失, 国内煤炭市场价格和沿海电煤采购价格均大幅提高, 2021年10月22日前后均达到最高点,随后国家煤炭 “保供”政策落地, 陕晋蒙地区煤炭产能增加,国内煤炭供给量增加,国内煤炭市场价格和沿海电煤采购价格逐渐回稳。从三者的走势来看,沿海电煤采购价格走势与国际煤炭市场价格走势大体上相似,表现出了明显的跟随性。

2.1 平稳性检验 

     3个时间序列数据CECI、BSPI、NEWC均经过对数化处理,再进行检验。由ADF(Augmented Dickey-Fuller Test)和PP检验(Phillips-Perron Test)结果可知,序列LnCECI、LnBSPI、LnNEWC非平稳。一阶差分后的序列DLnCECI、DLnBSPI、DLnNEWC不存在单位根,序列平稳,见表2。 

2.2 格兰杰因果检验 

     为了进一步探究沿海电煤采购价格与国际煤炭市场价格、国内煤炭市场价格的关系,分别对两两序列进行格兰杰因果检验。从表3结果来看,在滞后期为2阶时,LnNEWC与LnCECI、LnBSPI存在单向因果关系,LnNEWC分别是LnCECI、LnBSPI的格兰杰原因。这说明国际煤炭市场价格波动会引起国内煤炭市场价格、沿海电煤采购价格变动,而国内煤炭市场价格、沿海电煤采购价格波动并不会对国际煤炭市场价格造成显著影响。这是因为自2018年以来,全球煤炭需求上涨,除中国以外的亚太地区国家如日本、印尼、印度、巴基斯坦等国家煤炭需求持续提高,对国际煤炭市场价格影响力度大于中国;且自2020年4月以来,国际煤炭市场供给大幅收紧,国际煤炭市场处于供方市场,而价格则由供给端决定。 

     LnCECI与LnBSPI存在单项因果关系,LnCECI是LnBSPI的Granger原因。随着滞后阶数增长,在滞后期为5阶时,LnCECI与LnBSPI存在双向因果关系。由此说明,随着时间增长,LnBSPI对LnCECI的影响效应才逐渐显现。也就是说,从短期来看,沿海电煤采购价格变动对国内煤炭市场价格影响较为明显,原因在于沿海地区电力市场时常处于供方市场,电煤供不应求,电煤采购价格变动会立即作用于国内煤炭市场,引起国内煤炭市场价格变动。从长期来看,由于人工成本、开采技术、煤炭产能限制等原因,国内煤炭市场价格变动同样会引起沿海电煤采购价格变动。由于表格篇幅限制,表3是组合结果。

2.3 VAR模型结果 

     构建包含DLnCECI、DLnBSPI、DLnNEWC三个变量的VAR模型时,需要确定模型的最优滞后阶数。由表4可知,依据AIC和SC信息准则,当前最优滞后阶数为5阶,且VAR根法检验结果显示模型平稳,故可以进行脉冲分析。

     脉冲响应函数的结果如图2所示。本文重点关注国际煤炭市场价格、国内煤炭市场价格对沿海电煤采购价格的影响。如图2(a)所示,国际煤炭市场价格一个标准差的正向冲击对国内煤炭市场价格造成的影响趋势是先增大、后减小,第2期达到峰值为0.003,第7期响应值逐渐减小为0。如图2 (b)所示,国际煤炭市场价格一个标准差的正向冲击使沿海电煤采购价格在第2期达到响应峰值为0.007,随后响应值逐渐减小,第5期响应方向由正向转为负向。如图2(c)所示,国内煤炭市场价格一个标准差的正向冲击对沿海电煤采购价格造成的变动影响是先增大、后减小,在第1期达到响应峰值为0.019,冲击影响在第5期逐渐消失。如图2(d)所示,沿海电煤采购价格一个标准差的正向冲击对国内煤炭市场价格变动影响趋势是先增大、后减小,响应值在第3期达到峰值,随后响应值逐渐减小,在第6期消失。这说明与国内煤炭市场价格相比,国际煤炭市场价格变动对沿海电煤采购价格影响更大,国内煤炭市场价格升高会促进沿海电煤采购价格上升,且沿海电煤采购价格上升也会促进国内煤炭市场价格上升。

2.4 TVP-VAR模型结果 

     为了进一步探究国际煤炭市场价格、国内煤炭市场价格对沿海电煤采购价格的影响是否具有时变性,本文基于TVP-VAR模型,进行下一步分析。TVP-VAR模型要求数据具有平稳性,后续实证分析依然利用差分后数据,最优滞后期仍然选择滞后1期,采用Nakajima等的方法对参数进行设置,使用Matlab工具,基于MCMC算法迭代10000次。

     参数估计显示, 模拟取样显著有效; 且模型结果显示, 利用TVP-VAR模型对3个变量进行分析研究是十分有效的。TVP-VAR模型不仅能够识别不同滞后期对不同时间点的冲击响应, 还能识别特定时点冲击的影响。本文首先选取不同滞后期1期、2期、4期分别代表短期、中期、长期冲击影响, 得到国际煤炭价格、国内煤炭价格、沿海电煤价格三者时变脉冲响应结果, 如图3所示。

     如图3(a)所示, 国际煤炭市场价格对国内煤炭市场价格的冲击作用短期和中期内呈现快速上升趋势, 在180期左右(对应2021年11月左右) 作用效应达到最大, 该时间段国际煤炭市场回暖, 国内煤炭市场价格持续上涨。对于长期的国际煤炭市场价格冲击, 国内煤炭市场价格呈现先上升、后缓慢下降的趋势。这说明国际煤炭市场价格的提高在中短期内能够促进国内煤炭价格上涨, 在长期内对其影响减弱。如图3(b)所示, 不同作用时期下,国际煤炭市场价格对沿海电煤采购价格是正向影响, 且在短期内冲击效果最为显著, 说明国际煤炭采购价格升高会影响沿海电煤市场; 但随着时间的推移, 国际煤炭采购价格对沿海电煤采购价格的影响会减弱, 这说明国家会采取一系列保供稳价措施来减弱进口煤对沿海电煤市场的冲击。这与VAR模型的结果相一致。如图3(c)所示, 不同作用时期下, 国内煤炭市场价格对沿海电煤采购价格是正向影响, 且在短期内冲击效果最为显著。但国内煤炭市场价格对沿海电煤采购价格影响不受时间影响, 一直较为平稳, 这说明沿海电煤市场长协煤履约率的提升有利于国内煤炭市场价格。如图3(d)所示, 短期和中期时, 沿海电煤采购价格对国内煤炭市场价格是正向影响, 但长期内会转为负向影响。说明长期来看, 沿海电煤采购价格升高不利于国内煤炭市场发展, 这可能是因为沿海电煤采购价格过高会影响电力供应, 国家会加大对煤炭市场价格监察, 放松进口, 调控国内煤炭产能, 提高库存, 从而抑制国内煤炭市场价格上涨。

     本文选取2021年10月第2周、2022年3月第1 周, 2022 年5月第3周作为冲击时点进行脉冲分析。在这3个时间点, 国际煤炭市场价格均发生了较大波动, 且波动幅度依次增大。如图4(a)所示,对于1单位国际煤炭市场价格的冲击, 3个时点上国内煤炭市场价格响应的方向变化一致, 但国内煤炭市场价格产生的最大响应强度出现在当期, 随后响应强度逐渐变小, 2022年3月第1周和2022年5月第3周的脉冲响应趋势基本相同, 这可能是受2022 年3—5月煤炭进口量大幅下降的影响, 这与前文分析一致。如图4(b)所示, 对于1单位国际煤炭市场价格的冲击, 3个时点上沿海电煤采购价格响应的方向与国内煤炭市场价格的响应方向变化一致, 但沿海电煤采购价格产生的最大响应强度出现在第1期, 随后响应强度逐渐变小, 2021年10月第2周和2022年3月第1周的脉冲响应趋势基本相同, 这可能是受2022年1—3月煤炭进口量大幅下降的影响。如图4(c)所示, 3个时点上沿海电煤采购价格对国内煤炭市场价格变动总体上呈正向响应, 负向响应持续时间较短, 且随着2022年3月初国内煤炭产能的再次释放, 2022年3月第1周时的响应强度与2022年5月第3周相比未发生变化。如图4(d)所示, 国内煤炭市场价格对沿海电煤采购价格变动产生了负向响应, 响应强度在第60 期达到最大, 3个时点的响应峰值相同, 说明沿海电煤采购价格变动对国内煤炭市场的作用不受国际煤炭市场冲击的影响, 2021年10月第2周和2022年3月第1周的冲击响应快速减弱, 说明随着国内煤价受到进一步的多方位监管, 其对沿海电煤采购价格变动的响应持续时间变短。

     综上所述, 国际煤炭市场价格、国内煤炭市场价格对沿海电煤采购价格的影响具有时变性, 但这种时变性尚未呈现明显突变特征, 这是因为无论是国内煤炭市场价格还是沿海电煤采购价格, 不仅受国家宏观政策监管、进出口政策影响, 而且受多方市场价格共同作用。

3.1 结　论 

     本文利用VAR和TVP-VAR 联合模型对国际煤炭市场价格、国内煤炭市场价格和沿海电煤采购价格的关系进行了实证分析, 得到相关结论如下。 

     1) 格兰杰因果检验结果表明: 国际煤炭市场价格是引起国内煤炭市场价格、 沿海电煤采购价格的格兰杰原因, 也就是说, 国际煤炭市场价格变化会引起国内煤炭市场价格、 沿海电煤采购价格变化; 国内煤炭市场价格与沿海电煤采购价格存在明显的双向格兰杰因果关系, 即国内煤炭市场价格与沿海电煤采购价格相互影响。 

     2) VAR模型结果表明: 与国内煤炭市场价格4相比, 国际煤炭市场价格变动对沿海电煤采购价格影响更大, 我国沿海电煤采购价格对国际煤炭市场价格变化更为敏感; 沿海电煤价格上升会促进国内煤炭价格上升。 

     3) TVP-VAR 模型结果表明: 第1, 国际煤炭市场价格、国内煤炭市场价格对沿海电煤采购价格的影响具有时变性, 但这种时变性尚未出现明显突变特征; 第2, 国际煤炭市场价格上涨在短期内会带动国内煤炭价格和沿海电煤采购价格上升, 长期内对其影响减弱; 第3, 随着国内煤炭产能释放,进口煤炭数量减少, 即使国际煤炭市场价格波动增强, 国内煤炭市场价格和沿海电煤采购价格的响应值也未发生变化。 

3. 2 启　示 

     受资源禀赋和工业化进程影响, 我国煤炭消费量全球最高, 国内庞大的煤炭产量无法满足日益增长的煤炭需求, 2009年我国正式成为煤炭进口国, 2021年煤炭进口数量达到32322万t, 同比上升1.27%。受俄乌局势以及印尼限制煤炭出口影响,国际煤炭供给大幅收缩, 价格出现新一轮暴涨, 这可能会引起国内煤炭供给量新一轮的缺失。2022年2月,我国单月煤炭进口量下降至1123万t的历史低位水平。从当前政策来看,政府一方面正积极采取各种措施来恢复煤炭产能,其中包括已经停工停产煤矿和露天煤矿;一方面采取各种措施包括2022年2月印发《关于进一步完善煤炭市场价格形成机制的通知》,明确规定港口煤价格区间等限制煤炭价格,这也是应对当前国际国内环境,保障国家能源安全必须要采取的措施。沿海地区应积极响应国家政策,从总体上说,具体举措如下。 

     1)提高电厂煤炭中长期合同覆盖率,特别是提高非国有电厂中长期合同覆盖率。当前就电厂煤炭中长期合同覆盖率来看,国有煤炭企业的覆盖率和履约率达到80%以上,中小型非国有发电厂中长期合同覆盖率不足40%,因此政府应加大对中小型企业的帮扶和监管,将其纳入统一监管。

     2)建立统一的国家煤炭应急管理信息系统,提升煤炭应急管理信息化水平。依托大数据、物联网技术,建立科学有效的应急预警机制和体系,实现煤炭的实时监控和有效调度,以便沿海燃煤发电企业可以根据经济、社会、异常天气等不同情景,提前对煤炭供给进行合理安排,更好地对突发事件进行快速响应。 

     3)及时扩充电煤采购量,加强沿海地区煤炭应急储备体系建设。沿海燃煤发电企业应密切关注国际局势,在进口价格可承受条件下,及时扩充煤炭进口量,以降低采购成本,此举既能减弱国内煤炭产能压力,又能减少对国内煤炭资源的消耗;加强沿海地区煤炭应急储备体系的建设,以便在发生能源突发事件时,平抑沿海电煤价格。 

     4)提高可再生能源在电力供应中的比例,降低沿海地区对电煤的对外依赖度。提高可再生能源消费比例不仅能够降低二氧化碳排放,还能促进沿海地区能源消费多样性,从而提高能源安全水平;加大对可再生能源技术的投资,引进相关技术企业,形成可再生能源产业生态圈,提高对新能源的存储和消纳能力。 

     5)加大对天然气热电联产的政策支持。沿海地区具备发展热电联产的条件,首先是地理位置优越,进口天然气成本低;再者沿海地区具备天然气储存装置和运输装置,发展天然气热电联产不仅能够降低电煤供给不足的影响,同时还能做到低碳排放。